对自动站与人工站地面温度差值原因的探讨.doc

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资源描述

1、对自动站与人工站地面温度差值原因的探讨摘要:在社会经济迅猛发展、科学技术不断进步的今天,气象观测水平尤其是地面气象的观测技术已经有了极大的提高,但在自动检测站与人工检测的过程中依然存在着一些观测数据差异的问题。本文对造成差异性的原因进行分析探讨,希望为今后的地面气象观测事业的发展提供参考。 关键词:自动站 温度 人工 发展 随着科技水平的不断进步,对大气监测自动化的快速发展,自动气象检测站建设已大量投入各地使用,动气象站投入气象业务运行后,对于地面气象观测而言,自动气象观测技术的引入使气象站观测活动的自动化程度不断的提高,各类自动化观测设备为信息数据的采集提高了有利的技术支撑,然而通过对比分析

2、发现,自动检测站所测得的气象要素值和人工观测值常常存在某些差异。本文总结了造成自动站与人工站地面温度差值的原因,并对检查、排除差值方法进行了归纳。 一、差值产生的原因 1、下垫面性质状况不同 (1)初冬土壤冻结造成差异:初冬无积雪覆盖时,每日调整最高最低地面温度表后,如果土壤已经冻结,安放时不能做到与土壤紧密结合,会造成两者之间差值较大。 (2)土壤疏松度不同:安装地温传感器的土壤质地与人 T 地温表有时会出现疏松度不一致情况。结构紧密、平滑土壤比结构疏松土壤反射率大,吸收热量能力相对较弱,这样也会造成一定差异。 (3)土壤湿度不同:相同的太阳辐射强度,潮湿土壤吸收的热量多于干燥土壤,其含水量

3、较多、比热大。升温幅度偏小,温度偏低;而干燥土壤虽然吸收热量相对较少。但因比热很小,升温幅度大。温度偏高。因此自动值与人工值出现差值较大的现象。此情况多出现在降水天气后。(4)积雪影响造成差异 地温传感器被积雪覆盖时不能移动传感器,自动站 520cm 传感器埋于土壤中,其测量的是积雪覆盖下的温度。人工地面三支温度表测量的是雪面温度,两者测量介质有明显区别,因而温度不具备可比性,存在差异是必然的。同时在积雪消融期间,传感器积雪是自然消融,人工仪器每天安放调整对积雪造成破坏,干湿不一,也能造成两者差值较大。2、响应时间不同 地温传感器与人工观测仪器其构造和检测效果不同,感应速度纯在这差异。即响应时

4、间不同,其中地温传感器对地面温度的测量时间更为准确,感应更加灵敏。 3、观测时间不同 由于温度随时间变化的脉动性,人工观测在正点前第 1520min 内完成,而自动站在正点的 00 分完成,人工观测时间平均比自动站地温观测早 10min,存在观测时间的差异。受当天天气突变、温度巨升或巨降、云量变化影响较大时,可能引起差值超出规定的标准;人工地温极值观测为每日晚 8 时,传感器极值出现当时就会被采集到采集文件中,两者之间也会造成差异。 4、季节和温度不同图中看出,月份不同,温度不同。 差值的大小也不同,这是由于两种仪器对高温和低温时的敏感程度不同而决定的。 5、仪器安置状况影响 由于地温的上升、

5、下降速度和振幅远大于空气温度变化,如果仪器安装不规范,安置不良或完全掩埋,甚至完全脱离地面,测量主要变成土壤内温度或近地处空气温度,也是造成误差较大的原因之一。 6、传感器或地面温度表自身原因 地温传感器和地温表安置在露天。在有阳光照射的时候,两者感应部分不光响应土壤温度的变化,还将响应由于太阳直射露出部分而引起的温度变化,由于构造不同,造成自动站地温比人 T 站地温高。同时长期受日晒、风、雨、雪影响,本身性能变劣也能造成两者之间出现差异。7、仪器性能不同 自动站铂电阻温度传感器更为精确、灵敏,温度升高或降低时,铂电阻温度传感器首先反映出来,而人工站温度表有一定的系统滞后性。 二、对仪器的检查

6、与差异的排除 1、安装地温表和地温传感器的裸地表土应保持疏松、平整、无草,雨后及时维护。地表板结、龟裂,疏松地温场时应同时疏松好人工仪器与地温传感器周围土壤,并尽量使两者土壤疏松度一致。 2、安装情况检查应严格按照规范要求。安装好地面温度表和地温传感器。必须切实做到感应部分一半埋入士中,一半露出地面,浅层和深层地温安装深度和角度要符合要求。 3、大风、雷雨天气过后或者每天晚 8 时观测后和,认真对仪器检查,发现仪器运转因环境等因素运转不正常,及时维护,确保安装正确,检测数据准确。 4、确保对于温传感器和地温表的保养与维护,由于地温传感器和地温表本身性能不良所造成差值较大的,所以如果温传感器和地温表有损坏、破损,应及时维护与更换,以确保记录的准确性、真实性。 通过人工与自动站地温数据产生差异原因分析得出。虽然人工观测仪器与自动站仪器有所区别,观测数据会有所差异,但只要做好仪器的维护工作,除了在特殊情况下外,其两者之间的差异不会太大。绝大多数差异是客观合理的,是两种观测体制不同造成的。在实际工作中,只有严格执行地面气象观测规范 ,避免人为主观差异,减少地温差异波动幅度,才能使地温数据更加可靠、准确、有代表性。

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